O’qtivchi: Islamova Odila Abduraimovna mustaqil ish

Fiktiv o’zgaruvchilar.

Ko’p omilli regressiya tenglamalarini tuzishda omillarning multikollinearlik muammosi yuzaga kelishi mumkin, ya’ni omillarning o’zaro chiziqli bog’lanish darajasi yuqori bo’lishi holatlari. Bunday holatlarda ko’p omilli regressiya natijalari tuzilgan modelni ishonchli emasligiga olib keladi.
Omillarning multikollenearligini tekshirish uchun omillar bo’yicha juft korrelyatsiya koeffitsientlari matritsasi tuzilib uni determinanti hisoblanadi. Uchta o’zgaruvchili regressiya tenglamasi uchun

bo’lsa, ya’ni birga qancha yaqin bo’lsa o’zgaruvchi omillarning multikollenearlik darajasi shunchalik past bo’ladi, aksincha
,
bo’lgan holatda omillararo korrelyatsiya kuchli, multikollenearlik darajasi yuqori bo’lib, regressiya tenglamasining ishonchlilik darajasi past deb hisobdanadi.
Ko’p omilli regressiya tenglamalari parametrlarining qiymatlarini hisoblash uchun EKKU qo’llaniladi. Buning uchun qoldiq dispersiya gomoskedastik bo’lishi talab etiladi, ya’ni xj omilning har bir qiymati uchun qoldiq εi bir hil dispersiyaga ega bo’lishi kerak. Agar mazkur shart bajarilmasa qoldiq dispersiya geteroskedastik bo’ladi, ya’ni qoldiq dispersiyalar o’zaro teng bo’lmaydi:


Ko’p omilli regressiya tenglamasiga erkli o’zgaruvchi sifatida sifat ko’rsatkichlari kiritilishi mumkin (masala.n: kasb, jins, ma’lumot, ob-havo sharoiti va x.k). Regression modelga bu kabi o’zgaruvchilarini kiritish uchun ularni tartiblab biror qiymat berilishi kerak, ya’ni sifat o’zgaruvchilari miqdor o’zgaruvchilarga aylantiriladi. Bunday ko’rinishdagi almashtirilgan o’zgaruvchilar ekonometrikada “sohta(fiktiv) o’zgaruvchilar” deb nomlanadi.

Masala.n, modelga “ma’lumot” iborasi fiktiv o’zgaruvchi kiritilayotgan bo’lsa, uni quyidagicha belgilash mumkin:

Fiktiv o’zgaruvchilarning ta’sirini ahamiyatligi haqidagi xulosani Ctyudent t-kriteriyasidan foydalanib chiqarish mumkin.